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公开(公告)号：CN113012124B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202110277363.X
申请日：2021-03-15
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种鞋印孔洞和嵌入物特征检测及描述方法，包括：获取鞋印孔洞候选集并提取其属性信息；遍历孔洞候选集、基于几何和灰度属性进行孔洞区域筛选获得候选区域集合；以长轴、短轴、偏心率、面积为特征基于欧式距离构建相似度矩阵，采用改进生长规则后的种子生长算法对精确候选区域集合进行种子生长获取孔洞特征的生长区域；基于多尺度差分高斯获取候选嵌入物特征点集；遍历所有的候选嵌入物特征点集，通过将灰度均值与其阈值比较获得筛选后的嵌入物特征初始区域，通过对该嵌入物特征区域进行纹理一致性筛选并基于最大极值稳定区域从而确定精准嵌入物区域；采用水平集算法(56)对比文件Sayyad Alizadeh，Cemal Kose.Automaticretrieval of shoeprint images usingblocked sparse representation《.ForensicScience International》.2017,全文.
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公开(公告)号：CN116701677A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310233713.1
申请日：2023-03-10
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/51 , G06F16/583 , G06F16/901 , G06V40/14 , G06V40/50 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于正负均衡轮次优化与多表互补的指静脉哈希索引方法。包括：多模型指静脉索引网络的训练步骤和基于多表码级加权的指静脉图像检索步骤；其中：多模型指静脉索引网络的训练步骤，包括构建多模型训练集、设置多模型网络结构、基于正负均衡轮次优化的数据加载以及多模型互补训练；基于多表码级加权的指静脉图像检索步骤，包括注册多表指静脉数据库以及基于多表码级加权的指静脉图像查询。本发明针对异常哈希码提出哈希码优劣性评估算法，互补训练多个哈希表，并在匹配阶段进行多表码级加权有效减少了异常哈希码造成的影响，同时，针对指静脉数据正负样本极不均衡问题，提出正负均衡轮次优化使网络使用足够多的相似对进行训练。
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公开(公告)号：CN112330704B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202011272173.0
申请日：2020-11-13
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种足底轮廓表达方法，包括以下步骤：足底图像进行预处理并提取足底的外轮廓；对所述足底图像的各脚趾分界区域形状进行表达；对趾前缘形状特征的表达，其中趾前缘指足底各趾关节前端与脚掌相连处的边缘；对各脚趾轮廓形状的表达。本方法既表达出足底外轮廓信息，也对脚趾分界区域、趾前缘区域及各脚趾轮廓信息进行表征，使足底几何形状特征的表达更加完整。本方法利用脚趾缝区域灰度值的特点分离各脚趾、脚趾与脚掌，有效地解决了脚趾粘连情况下分割困难的问题。本方法兼顾对脚趾紧靠与脚趾张开两种情况的处理，具有良好的普适性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112800267B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202110152570.2
申请日：2021-02-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/538
Abstract: 本发明提供一种细粒度鞋印图像检索方法及系统，包括以下步骤：鞋印属性信息提取；鞋印属性相似度计算；鞋印内容相似度计算；结合鞋印内容信息与属性信息的排序得分计算；按照排序得分将数据集中的图像降序输出得到查询结果。通过结合鞋印属性信息、鞋印内容信息以及鞋印语义块空间布局关系计算鞋印图像间的相似性，有效增大了差异小鞋印图像之间的区分性，从而提高了细粒度鞋印图像检索精度。
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公开(公告)号：CN113012124A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110277363.X
申请日：2021-03-15
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种鞋印孔洞和嵌入物特征检测及描述方法，包括：获取鞋印孔洞候选集并提取其属性信息；遍历孔洞候选集、基于几何和灰度属性进行孔洞区域筛选获得候选区域集合；以长轴、短轴、偏心率、面积为特征基于欧式距离构建相似度矩阵，采用改进生长规则后的种子生长算法对精确候选区域集合进行种子生长获取孔洞特征的生长区域；基于多尺度差分高斯获取候选嵌入物特征点集；遍历所有的候选嵌入物特征点集，通过将灰度均值与其阈值比较获得筛选后的嵌入物特征初始区域，通过对该嵌入物特征区域进行纹理一致性筛选并基于最大极值稳定区域从而确定精准嵌入物区域；采用水平集算法对精准嵌入物区域进行边界描述。
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公开(公告)号：CN112330704A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011272173.0
申请日：2020-11-13
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种足底轮廓表达方法，包括以下步骤：足底图像进行预处理并提取足底的外轮廓；对所述足底图像的各脚趾分界区域形状进行表达；对趾前缘形状特征的表达，其中趾前缘指足底各趾关节前端与脚掌相连处的边缘；对各脚趾轮廓形状的表达。本方法既表达出足底外轮廓信息，也对脚趾分界区域、趾前缘区域及各脚趾轮廓信息进行表征，使足底几何形状特征的表达更加完整。本方法利用脚趾缝区域灰度值的特点分离各脚趾、脚趾与脚掌，有效地解决了脚趾粘连情况下分割困难的问题。本方法兼顾对脚趾紧靠与脚趾张开两种情况的处理，具有良好的普适性。
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公开(公告)号：CN118314441A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410596813.5
申请日：2024-05-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于方向滤波和卷积神经网络特征增强的红外小目标检测方法，包括：基于卷积神经网络，提取小目标浅层特征图；基于方向滤波，得到方向注意力系数，对提取的小目标浅层特征图进行增强；基于ResNeSt编码器，提取出小目标深层特征；基于卷积神经网络，对提取的小目标深层特征进行上采样操作；基于非对称上下文，对提取的小目标深层特征和经过上采样操作后的特征进行特征融合，得到特征图；基于卷积神经网络，对特征图进行目标位置的计算与标记。本发明解决了由于小目标尺寸较小导致检测率较低的问题，可以准确检测到图中的红外小目标位置，没有受到图片背景中高亮度的干扰，能够同时检测到目标又没有因为复杂的背景产生虚警现象。
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公开(公告)号：CN112800267A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110152570.2
申请日：2021-02-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/538
Abstract: 本发明提供一种细粒度鞋印图像检索方法及系统，包括以下步骤：鞋印属性信息提取；鞋印属性相似度计算；鞋印内容相似度计算；结合鞋印内容信息与属性信息的排序得分计算；按照排序得分将数据集中的图像降序输出得到查询结果。通过结合鞋印属性信息、鞋印内容信息以及鞋印语义块空间布局关系计算鞋印图像间的相似性，有效增大了差异小鞋印图像之间的区分性，从而提高了细粒度鞋印图像检索精度。
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